根据蜜蜂与蚂蚁图片数据,构造数据生成器,

2024-11-01

PyTorch迁移学习-私人数据集上的蚂蚁蜜蜂分类

迁移学习的两个主要场景微调CNN:使用预训练的网络来初始化自己的网络,而不是随机初始化,然后训练即可将CNN看成固定的特征提取器:固定前面的层,重写最后的全连接层,只有这个新的层会被训练下面修改预训练好的resnet18网络在私人数据集上进行训练来分类蚂蚁和蜜蜂数据集下载这里使用的数据集包含ants和bees训练图片各约120张,验证图片各75张.由于数据样本非常少,如果从0初始化一个网络进行训练很难有令人满意的结果,这时候迁移学习就派上了用场.数据集下载地址,下载后解压到项目目录导

图片转换base64数据上传，并且实现预览的简便方法

对于很多新手来说,实现上传图片并且预览功能,都会感到不知所可,然后开始在网站搜索各种各样的图片上传预览插件,但是有的时候我们只是想简单的实现判断格式,以及预览的功能,使用插件的话,会使得项目的资源空间很大,代码臃肿. 下面,我就整理一个小方法实现判断上传格式,大小,以及预览图片的功能,大大的减少了代码量. 思路:点击上传按钮(id="PhotoFile"),选择文件,触发改变事件,调用base64data函数,调用完毕后,执行回调函数,把返回的base64数据分别赋值到img标签的sr

TensorflowTutorial_二维数据构造简单CNN

使用二维数据构造简单卷积神经网络觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 图像和一些时序数据集都可以用二维数据的形式表现,我们此次使用随机分布的二位数据构造一个简单的CNN-网络卷积-最大池化-全连接参考代码 # Implementing Different Layers # --------------------------------------- # # We will illustrate how to use different types # of layers

TensorflowTutorial_一维数据构造简单CNN

使用一维数据构造简单卷积神经网络觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 神经网络对于一维数据非常重要,时序数据集.信号处理数据集和一些文本嵌入数据集都是一维数据,会频繁的使用到神经网络.我们在此利用一组一维数据构造卷积层-最大池化层-全连接层的卷积神经网络.希望给大家使用CNN处理一维数据一些帮助. 参考代码 # Implementing Different Layers # --------------------------------------- # # We will

js 选择图片生成base64数据

<!doctype html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge,chrome=1"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-sc

项目记录 -- zfs get all [volume] python实现的数据构造

zfs get all [volume]命令实现中构造数据结构一.zfs get all [volume]命令源代码C实现中用到的数据结构有zprop_get_cbdata 和 callback_data,如下所示: typedef struct zprop_get_cbdata { int cb_sources; zfs_get_column_t cb_columns[ZFS_GET_NCOLS]; ]; boolean_t cb_scripted; boolean_t cb_literal

highchart柱状图 series中data的数据构造

先可以看一下data的数据结构网站http://jsfiddle.net/gh/get/jquery/1.9.1/highslide-software/highcharts.com/tree/master/samples/highcharts/demo/column-rotated-labels/ 如图所示: 其实是用数组构造而成. for example: 构造数据: 使用数据

一个电商项目的Web服务化改造6：单元测试4步走，构造数据、执行操作、断言、回滚

最近一直在做一个电商项目,需要把原有单系统架构的项目,改造成基于服务的架构,SOA. 有点挑战,做完了,会有很大进步. 单元测试,在很早之前的文章已经介绍过. 可以在这里看到相关的几篇文章:http://blog.csdn.net/FansUnion/article/category/1333595/2 在这次Web服务化改造中,理论上有4层需要测试.1. Mybatis的mapper层,mapper.java和,mapper.xml,2. 负责数据组装的Dao层,Dao.j

WPF获得PNG图片外观Path数据

原文:WPF获得PNG图片外观Path数据 WPF开发界面的时候,用的最多的就是自定义控件模板,开发人员需要根据UI的设计,做出符合要求的自定义控件.但是在一些特殊情况下,UI的设计可能是不规则形状,要做像图①这样一个不规则形状按钮,就需要PS和Blend配合了. 注:PS版本为CS6:Blend是安装VS2013时自带版本. 图① 下面详细介绍如何获得Path数据: 1.打开PNG图片的psd源文件,长按Ctrl键,并点击右下角图层,如图②,此时已经选中选区图② 2.切换

scapy构造数据包

一.进入scapy交互界面在终端下输入:scapy ,进入交互界面: 二.查看scapy已经实现的网络协议 ls() 列出scapy中已实现的网络协议 ls(协议类型) 查看某个协议头部字段格式 lsc() 列出scapy中可以使用的命令或函数,比如嗅探时,我们经常会用到sniff()函数IP().show() 显示包的IP信息IP().display() 显示包的模板 dpkg = sniff(filter="tcp",count=4) dpkg[2].show() 显示包抓取到的

JavaScript 图片与Base64数据互相转换脚本

JavaScript 图片与Base64数据互相转换脚本注: 转换过程中注意跨域问题.测试页是否支持相关标签创建.dom结构. 方法一:非Html 5使用FileReader 使用XMLHttpRequest将图像加载为blob,接着使用FileReader API将其转换为dataURL. function toDataURL(url, callback) { var xhr = new XMLHttpRequest(); xhr.onload = function() { var read

pandas外部数据的读取构造数据框-文本文件读取（一种utf-8中文编码乱码处理经验）

上面一篇文章有记录pandas构造数据框的方式有二维数组,字典,嵌套的列表和元组等,本篇用于介绍通过外部数据读取的方式来构造数据框. python读取外部数据集的时候,这些数据集可能包含在文本文件(csv,txt),电子表格Excel和数据库中(Mysql,SQL server)等,那么如何来用pandas来实现这些文件,表格和数据库的读取呢? 1.文本文件的读取 read_table函数介绍函数原型: pd.read_table(filepath_or_buffer,sep='t',hea

Oracle的学习二：表管理(数据类型、创建/修改表、添加/修改/删除数据、数据查询)

1.Oracle表的管理表名和列名的命名规则: 必须以字母开头: 长度不能超过30个字符: 不能使用oracle的保留字: 只能使用如下字符:A-Z, a-z, 0-9, $, # 等. Oracle支持的数据类型: 字符型 char 定长最大2000个字符 char(10)----'小韩' 前四个字符放'小韩',后添加6个空格补全.(查询效率高) varchar2(20) 变长最大4000个字符 vachar2(10)----'小韩' oracle分配四个字符,这样可以节省空间. clo

Hadoop！ | 大数据百科 | 数据观 | 中国大数据产业观察_大数据门户

你正在使用过时的浏览器,Amaze UI 暂不支持. 请升级浏览器以获得更好的体验! 深度好文丨读完此文,就知道Hadoop了! 来源:BiThink 时间:2016-04-12 15:14:39 作者:陈飚 “昔我十年前,与君始相识.” 一瞬间Hadoop也到了要初中择校的年龄了. 十年前还没有Hadoop,几年前国内IT圈里还不知道什么是Hadoop,而现在几乎所有大型企业的IT系统中有已经有了Hadoop的集群在运行了各式各样的任务. 2006年项目成立的一开始,“Hadoop

WebService处理大数据量数据

在通过WebService处理大数据量数据时出现如下错误: soap fault: 运行配置文件中指定的扩展时出现异常. ---> 超过了最大请求长度. 解决方法: 因为上传的文件大于系统默认配置的值,asp.net web service默认的请求长度是4M. 1.针对单个项目,只需修改Web.config就可以了: 修改配置可以在web.config中重新设置,如下:<configuration><system.web><httpRuntime maxRequest

excel 数据导入数据表

环境: Windows server 2012 rm sql server 2012 excel 数据导入数据表 INSERT INTO [dbo].[AdminUser] SELECT [AdminUserID] ,[NameZH] ,isnull( [NameEng],'') as [NameEng] ,[Password] ,[CreateDateTime] ,[UpdateDateTime] ,[RecordTimeStamp] FROM OPENROWSET('Microsoft.

Activity之间传递数据或数据包Bundle，传递对象，对象序列化，对象实现Parcelable接口

package com.gaojinhua.android.activitymsg; import android.content.Intent; import android.os.Bundle; import android.support.v7.app.AppCompatActivity; import android.view.View; import android.widget.EditText; import android.widget.TextView; import andr

PHP中$_REQUEST中包含的数据，数据被覆盖问题

这个问题涉及到php.ini中的两个变量. variables_order = "EGPCS" variables_order 系统在定义PHP预定义变量,EGPCS 是 Environment, Get, Post, Cookie, and Server 的简写. 这个变量主要是在php执行时,对超级变量创建的设置.EGPCS对应的超级变量为$_ENV,$_GET,$_POST,$_COOKIE,$_SERVER.如果variables_order被设置为"",

dplyr 数据操作数据排序 (arrange)

在R中,我们在整理数据时,经常需要对数据排序,以便数据增强数据的可读性. 下面我们来看下dplyr中的,arrange函数 arrange(.data, ...) 跟filter()类似,arrange()的参数也很简单,出来data外,余下的是排序条件. 下面来看些具体的例子 library(dplyr) x<-data.frame(id=1:6, name=c("wang","zhang","li","chen",&

reshape2 数据操作数据融合（melt）

前面一篇讲了cast,想必已经见识到了reshape2的强大,当然在使用cast时配合上melt这种强大的揉数据能力才能表现的淋漓尽致. 下面我们来看下,melt这个函数以及它的特点. melt(data, ..., na.rm = FALSE, value.name = "value") 从这里来看函数的参数也相对比较简单,data表示要处理的数据,na.rm表示缺失值处理办法,value.name用于重命名值所在列的名称另外,melt函数的难点在于,不同数据结构,用到的参数可能是

利用fputcsv导出数据备份数据

今天,分享一个利用fputcsv导出数据备份数据的方法,我也时看到些零零散散的代码,想着拼起来,所以我只提供些思路,以及简单的代码,至于怎么组合能够让它更强大,尽情去探索吧讲之前先上一段获取数据库里面的所有表以及表对应的字段的代码. 获取数据库所有表和字段 $i = 0; $tables = $db->getAllTables(); foreach ($tables as $key => $value) { $rooters[$i]['tab'] = $value; $fields = $d

根据蜜蜂与蚂蚁图片数据,构造数据生成器,

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